医疗人工智能该如何避免疫苗危机？

最近关于疫苗的事情，我们可以称之为危机，甚至有些人，会把之前的毒奶粉事件联系在一起。

        这个事情，作假的企业良心大大的坏，但是医疗监督体系出现了大问题，也是我们不能回避的问题。

        疫苗问题的背后 我们到底该深思什么？人工智能又能为医疗行业带来什么进展？

        新药研发

        赛诺菲巴斯德利用AI研发流感疫苗

        赛诺菲巴斯德（Sanofi Pasteur）是全球知名的研发企业。近日，它与一家名为BERG的生物医药公司达成合作，利用人工智能进行流感疫苗研发。

        BERG的平台利用其开发的人工技能技术，可以对高通量的分子和临床信息进行数据驱动分析。它能从分散、庞大的数据里头提取出可执行的洞见，这一方法也已得到了验证。

        利用这一人工智能平台，赛诺菲巴斯德将寻找能评估季节性流感疫苗效果的潜在生物标志物。如果一切顺利，这些标志物能预测流感疫苗引起的免疫反应的广度和持久性，这有助于未来的疫苗研发，造福患者。

        疾病诊断

        人工智能不到1秒就能诊断结直肠癌，准确率达86％

        正确且及时地诊断癌症，一直是个难题。最近，来自日本的一群科学家利用人工智能的方法，能在不到1秒钟的时间里对结直肠癌做出诊断，准确率高达86％。令人赞叹的是，它甚至能在良性肿瘤恶化前，就做出诊断。

        在这项研究里，科学家们让人工智能对结直肠中的息肉进行了深度观察。他们将息肉放大了500倍，让人工智能可以仔细看清这些组织的变化。随后，他们又提供了30000张癌变前和癌变后的细胞照片，用机器学习的方法来训练人工智能。最终，这套系统可以在短短1秒内做出诊断，准确率高达86％。这也是人工智能首次被用于结直肠癌的诊断。

        诊断乳腺癌，人工智能准确率高达97％

        在美国，每年有40000名女性因乳腺癌去世。这一令人遗憾的结果，与乳腺癌没有得到及时诊断有关。据统计，如果乳腺癌能在早期得到发现，它们甚至有望被治愈。

        另一方面，作为乳腺癌常规检查手段的乳腺X光检查则有着假阳性率高的问题。有些患者的乳腺在X光下会出现可疑组织，她们也会选择手术进行移除。然而手术后对这些组织的分析却常常发现，它们是良性的。换句话说，这些女性接受了不必要的治疗。那么，有没有什么技术可以在确保诊断出乳腺癌的同时，还能降低假阳性率呢？

        人工智能可以做到。哈佛医学院和麻省总医院的研究人员们开发的这款系统能从一系列数据点中做出诊断。除了活检结果和病理报告，这款人工智能还会分析患者的家族病史，以及种族信息。这样一来，诊断的正确率大大提高。

        在335项高风险的病理中，该人工智能的诊断正确率为97％。研究人员说，由于它的准确率，患者接受不必要的手术的概率下降了30％！对于患者来说，这是一个巨大福音。

        毫无疑问，人工智能的时代早已到来。懂得使用人工智能的科研人员，比那些不懂得使用人工智能的科研人员具有显著的优势。

        亿欧智库在过往研究成果的基础上，发布2018中国医疗人工智能发展研究报告。

        报告从医疗人工智能的发展角度出发，以商业落地为切入点，总结出中国医疗人工智能发展10大洞察。梳理了国内10项主流的医疗AI产品，医疗人工智能领域中十大主流产品，并从技术成熟度、使用效果、发展情况、企业案例等角度进行分析。以下为报告全文：

        2018中国医疗人工智能十大洞察

        从人工智能在医疗健康领域的四个核心应用场景——医学影像、虚拟助理、健康管理和药物研发的角度，提出出中国医疗人工智能发展的十大洞察及相关观点。

        1．部分智能影像诊断企业将在2018年获得三类器械证，正式进入商业化阶段。

        2．智能影像诊断竞争格局基本形成，“伪医疗AI企业”基本出局，新入场技术型玩家基本没有获得风投的可能，商业机会已然错过。

        3．语音电子病历：落地医院成本高，产品需进行科室定制化，客单价低，主要用于病理科、影像科等。

        4．智能问诊：知识图谱搭建是关键，目前仅发挥导诊、辅助检索或连接医患的作用。院内场景“预问诊”需求量大，具备落地能力。

        5．国人健康管理意识尚待培育，健康大数据尚待采集与整合。企业以B端为主要切入口。

        6．精神心理治疗师严重缺乏，AI或可成为替代性工具。

        7．药物研发中化合物数据质量对于AI企业是关键。

        8．借助国际力量，中国AI药物研发企业从无到有，预计2018年起将涌现更多玩家，AI药物研发或将是未来的新风口。

        9．产品形态以软件／SaaS为主，收取软件授权费的商业模式存在一定局限性。软硬一体化产品的商业落地更具优势。

        10．中国医疗整体数据量大，但针对细分场景的数据量和质量仍无法满足算法模型的训练需求；随访数据的缺失，使国内在类似“肿瘤患者五年存活率”等领域的研究一片空白。

        中国十大医疗人工智能产品总览

        为了更深入的解读商业落地的现状，在报告中，亿欧智库主要按照技术成熟度和使用效果两大维度对医疗人工智能十大产品进行了分析与评估。其中，针对技术成熟度和使用效果两大维度，主要通过产品出现时间、落地情况、发展情况、企业数量、行业人士和专家访谈进行判断。另外，还从产品的发展情况、涉足的企业案例等角度更加具体地进行分析。

        医疗人工智能六大发展趋势

        结合政策和商业落地产品的现状，亿欧智库认为市场在今年呈现出六大趋势：

        1． 2018年起，AI影像产品落地速度会加快，产品性能成熟度将不断提高。

        2． 随着技术成熟度提高，语音电子病历医院普及率加快，头部企业可形成规模效应。

        3． 智能问诊随着知识图谱的不断完善，预问诊功能可以有效提升医生效率。

        4． 健康大数据的发展，会使AI在健康管理场景下的应用程度会进一步提高。

        5． AI在精神心理健康的的渗透程度会更深，未来可能成为这一领域的核心推动力。

        6． AI＋药物研发领域将会诞生出独角兽。

        医疗人工智能发展四大挑战

        一是数据数量问题：中国医疗整体数据量大，但针对不同病种的数据量和质量参差不齐，有些病种的训练数据缺乏；健康大数据孤岛问题有所缓解，但仍未达到深度学习的阶段。

        二是数据质量问题：AI数据处理中标注的准确性关乎结果的准确性，近两年之内还是需要大量医生去标注。药物研发中的数据质量对于研发效率的提升至关重要。

        三是人才问题：AI算法人才与医学人才知识体系不同，如何融合各自优势发挥最大价值，值得企业思考。

        四是市场问题：医疗被认为是人工智能最早落地的领域，但是医疗的特殊性对产品的要求会更高，从认识到被接受再到相应支付体系的完善，以及到医保的接入，都需要一个很长的过程。